Ну не могу не поделиться такой прекрасной новостью на ночь глядя.

Сэм Альтман - соучредитель OpenAI: Искусственный интеллект принесет достаточно богатства, чтобы платить каждому совершеннолетнему по 13 500 долларов в год

https://www.cnbc.com/2021/03/17/openais-altman-ai-will-make-wealth-to-pay-all-adults-13500-a-year.html

Тем временем уже этим летом начнутся первые испытания международного термоядерного реактора ITER. Если всё пойдёт по плану, то от новой, экологически чистой энергетической эры термоядерного синтеза человечество отделяет всего одно десятилетие.

https://thenextweb.com/neural/2021/03/23/scientists-will-test-the-worlds-first-nuclear-fusion-reactor-this-summer/

Ничего не понятно, но очень интересно 🤓

https://scitechdaily.com/faster-fusion-reactor-calculations-thanks-to-ai/

Вот так буднично и незаметно появилась новость о том, что в этом году в продажу поступит первый в мире фотонный компьютер Envise от компании Lightmatter.

Естественно он не будет работать на Windows, но и предназначен будет для более серьёзных задач, чем запуск игрушек. Инженеры смогут использовать PyTorch, TensorFlow или Onyx - все языки и форматы, к которым они привыкли - для создания нейронных сетей на Envise. Lightmatter предлагает собственный компилятор в Idiom - собственный код для фотонной обработки.

По сути создатели Envise обещают петафлопсы вычеслительной мощности за пару киловатт электроэнергии.

Если все обещания компании сбудутся, то уже в ближайшие пару лет мы увидим резкий скачок в развитии машинного обучения и искуственного интеллекта.

https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2021/04/07/photonic-supercomputer-for-ai-10x-faster-90-less-energy-plus-runway-for-100x-speed-boost/?sh=155df7247260

Вот нейронка GPT - 3 и до хрома добралась. Простое дополнение к браузеру, которое подкинет идей и поможет дополнить ваш текст. Пока можно оставить заявку на ранний доступ.

https://betterwriter.ai/

Арт художника Claudio Mazzoli к невышедшему фильму "Against The Gods" 1979. Возможно им вдохновились создатели фильма "Звёздные врата"

#Retrofuture

ИИ познаёт тайны прошлого

Свитки Мертвого моря, обнаруженные внутри Кумранских пещер в 1947 году содержат самые старые рукописи Ветхого Завета и являются важной частью библейской истории, которая восходит к IV веку до нашей эры.

Используя технологии искусственного интеллекта и распознавания образов, группа палеографов (ученых, изучающих древний почерк) и компьютерных ученых из Университета Гронингена обнаружили в этих свитках скрытые детали, указывающие не на одного, а на нескольких авторов.

https://www.inverse.com/innovation/ai-dead-sea-scrolls

Прозрение отца ИИ о том, как ИИ сможет понимать мир.
GLOM – революционная теория Джеффри Хинтона (о которой в России почему-то никто не знает).
• Можно научить ИИ понимать окружающий мир так, как его понимают люди. Ключом к этому станет техника восприятия мира, подобная человеческой.
• Человеческое восприятие построено на интуиции, и чтобы ИИ понимал мир, нужно смоделировать для ИИ интуицию.
• Интуиция – это способность легко проводить аналогии. С её помощью ИИ, подобно человеческому мозгу, будет понимать мир и обладать проницательностью.
• С детства и на протяжении всей жизни мы осмысливаем мир, используя рассуждения по аналогии, отображая сходство одного объекта (идеи, концепции …) с другим - или, в терминологии GLOM, - сходство одного большого вектора с другим.
• Современные теории исходят либо из того, что в ходе восприятия мозг обрaбaтывaет изобрaжение («пиксели»), либо из того, что мозг обрабатывает символы. GLOM утверждает, что обa подходы неверны: мозг оперирует не пикселями и не символaми, a большими векторaми нейронной aктивности (т.е. нaборaми aктивaций тех или иных нейронов).
• Если удастся на основе GLOM создать новый класс моделей и алгоритмов глубокого обучения, это может стать прорывом к ИИ, умеющему гибко решать проблемы. Такой ИИ будет способен понимать вещи, с которыми никогда раньше не сталкивался, извлекать сходства из прошлого опыта, экспериментировать с идеями, обобщать, экстраполировать – одним словом, понимать.

GLOM – это новая гипер-прорывная теория ИИ, разработанная Джеффри Хинтоном. То, что его называют отцом ИИ, - вовсе не преувеличение. По словам соучредителя и члена правления Института искусственного интеллекта Vector Джордана Джейкобса: «Через 30 лет мы оглянемся назад и скажем, что Джефф — Эйнштейн для ИИ, глубокого обучения, всего, что мы зовем ИИ».
Из всех исследователей ИИ Хинтона цитируют чаще, чем трех идущих за ним, вместе взятых. Его студенты и аспиранты уходят работать в лаборатории ИИ Apple, Facebook и OpenAI; сам Хинтон — ведущий ученый в команде Google Brain AI. Практически любое достижение в области ИИ за последние десять лет — в переводе, распознавании речи, распознавании изображений и играх — так или иначе касается работ Хинтона.

Его новая теория GLOM решает две самые сложные проблемы для систем визуального восприятия (и то, и другое современный ИИ не умеет в принципе):
• понимание всей сцены в терминах объектов и их естественных частей (например, если такому ИИ показать 10 фрагментов тела подорвавшегося на мине солдата, он опознает, что это труп мужчины);
• распознавание объектов при взгляде с иной точки зрения (современный ИИ не может даже распознать автобус, перевернувшийся и лежащий на крыше).
И хотя GLOM фокусируется на визуальном восприятии, Хинтон ожидает, что эти же идеи можно применить и к языку, чтобы воспроизвести дерево синтаксического анализа в нейронной сети (пока это несбыточная мечта).

Ключевые идеи GLOM недавно были опубликованы Хинтоном в 44-х страничной статье. Эти идеи представляют собой существенный пересмотр архитектуры капсульных нейронных сетей, изобретенной Хинтоном 4 года назад.

И хотя GLOM сегодня – не более, чем «новая философия нейронных сетей», но звучит эта философия чарующе и маняще. Ибо обещает открыть перед ИИ почти что неограниченные горизонты.

Подробней:
- популярно за пэйволом и в обход его
- научно
- очень интересный видео-рассказ о сравнении теории GLOM с «Теорией интеллекта тысячи мозгов»

#КудаИдетИИ #ГлубокоеОбучение

Канадский стартап анонсировал новое устройство в мире высокопроизводительных вычислений: infinityQube.

Новое оборудование использует «квантовые аналоговые вычисления» для решения реальных бизнес-задач в области оптимизации, финансов, фармацевтики и инженерии. InfinityQube идеально подходит для эпохи периферийных вычислений благодаря своей способности работать при комнатной температуре и низкому энергопотреблению, что позволит легко его интегрировать в существующую инфраструктуру высокопроизводительных вычислений.

InfinityQube смог решить задачу коммивояжёра для 128 городов, когда прошлый рекорд был 22 города. Задача коммивояжёра (или TSP от англ. Travelling salesman problem) — одна из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключающаяся в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город.

https://www.techrepublic.com/article/startup-claims-new-quantum-analog-computer-solved-the-traveling-salesman-problem-for-128-cities/

IBM Research разработала полупроводник с технологией 2 нанометра. Такие чипы смогут уменьшить затраты энергии, ускорить приложения в области искусственного интеллекта, периферийных вычислений, автономных систем, а также в других областях.

Производство 2-нанометровой технологии начнется к концу 2024 года.

Похоже мы приближается к пределу закона Мура.

https://www.zdnet.com/article/ibm-research-creates-2nm-test-chip-eyes-performance-power-boost/

Компания Big Blue (IBM) выпустила квантовый сервис Qiskit Runtime, который позволяет значительно ускорить квантовые вычисления, выполняемые в облаке.

Еще в 2017 году IBM объявила, что с помощью семикубитного квантового процессора ее исследователи успешно смоделировали поведение небольшой молекулы под названием гидрид лития (LiH). На тот момент операция длилась 45 дней. Теперь, четыре года спустя, команда IBM Quantum объявила, что с помощью Qiskit Runtime та же проблема была решена всего за девять часов.

В сочетании со 127-кубитным квантовым процессором под названием IBM Quantum Eagle, выпуск которого намечен на конец этого года, Big Blue надеется, что ускорение, обеспечиваемое Runtime, будет означать, что многие задачи, которые когда-то считались непрактичными на квантовых компьютерах, теперь станут осуществимы. Всё это безусловно, направляет IBM на путь к достижению целей, изложенных в дорожной карте компании по внедрению квантового программного обеспечения в большинство своих приложений к 2025 году.

https://www.zdnet.com/article/ibm-just-solved-this-quantum-computing-problem-120-times-faster-than-previously-possible/

DeepMind представляет нейроалгоритмическое мышление: искусство объединения нейронных сетей с алгоритмическими вычислениями.

https://syncedreview.com/2021/05/13/deepmind-podracer-tpu-based-rl-frameworks-deliver-exceptional-performance-at-low-cost-18/

Китайская фирма LoveDolls по производству секс кукол внедрила в самые продвинутые модели ( стоимостью 3000$) алгоритмы для поддержания разговора, хотя непонятно зачем🙃. Но ещё они теперь умеют дышать.

На самом деле авторы статьи полагают, что в будущем нас ждёт неотличимый от реального секс с роботами.👄🤖 Кстати по теме вышел новый сезон Любовь.Смерть.Роботы, мне кажется получилось хуже чем раньше.

https://www.dailystar.co.uk/news/world-news/inside-sprawling-sex-doll-factory-24110026

Ладно, раскрою тему полностью. И не благодарите:
https://vimeo.com/408780341

Тут Гугл представил языковую модель для диалоговых приложений (laMDA), которая вроде как обещает непринуждённые разговоры с их же ассистентом, а в будущем и поиском (тока непонятна актуальность ассистента, если в поиске будет тот же функционал).

https://www.google.com/amp/s/blog.google/technology/ai/lamda/amp/

Ещё появился платный ассистент Otter.AI для зума, который будет вести транскрипцию всего сказанного, чтобы никто ничего не забыл или не проспал во время беседы. Хотя сам факт того, что беседа платная уже должен убирать какую либо сонливость.

https://techcrunch.com/2021/05/19/otter-ais-new-assistant-can-automatically-transcribe-your-zoom-meetings/?guccounter=1

Но мне кажется самая интересная новость из жизни нейронных сетей про опен сорс проект GPT-Neo по воссозданию GPT-3 уже с открытым исходным кодом, ведь у OpenAI иронично, но модель далеко не open. Авторы проекта недавно выложили в открытый доступ версию модели сопоставимую с самой базовой GPT-3 на 2.7 миллиарда параметров.

https://venturebeat.com/2021/05/15/gpt-3s-free-alternative-gpt-neo-is-something-to-be-excited-about/

GPT-3 будет интегрирован в Microsoft Power Apps, платформу разработки, которая позволит создавать приложения для повышения производительности бизнеса даже так называемым "гражданским разработчикам" с минимальными знаниями программирования.

Новые функции на базе искусственного интеллекта позволят человеку, создающему приложение для электронной коммерции, описывать цель программирования, используя разговорный язык, например «найти продукты, название которых начинается с« дети »». Затем доработанная модель GPT-3 предлагает варианты преобразования команды в формулу Microsoft Power Fx, язык программирования с открытым исходным кодом для платформы Power Platform, «Фильтр (« BC Orders »Left (« Product Name », 4) =« Kids »).

https://blogs.microsoft.com/ai/from-conversation-to-code-microsoft-introduces-its-first-product-features-powered-by-gpt-3/

Учёные Гарвардского Университета совместно со специалистами компании Google взяли образец коры головного мозга человека из височной доли, размером всего 1 мм 3, затем нарезали его на 5300 ломтиков толщиной примерно 30 нанометров каждый. В результате дальнейшего сканирования этой "нарезки" было создано 225 миллионов двумерных изображений, которые затем были объединены в один трехмерный объем.

Конечный результат, который Google называет набором данных H01, является одной из наиболее полных карт человеческого мозга, составленных на сегодняшний день. H01 содержит данные о 50 000 клеток и 130 миллионов синапсов и всё это богатство занимает 1,4 петабайта данных (более миллиона гигабайт), что является всего лишь одной миллионной от полного объема человеческого мозга.

Это маленький шаг к огромной цели по исследованию самого сложного суперкомпьютера в мире - нашего мозга 🧠

https://newatlas.com/biology/google-harvard-human-brain-connectome/

Китайцы снова всех сделали, выпустив гигантскую мультимодульную нейронную сеть Wu Dao 2.0, которая примерно в десять раз больше GPT-3 от Open AI и имеет 1,75 триллиона параметров.

https://www.engadget.com/chinas-gigantic-multi-modal-ai-is-no-one-trick-pony-211414388.html

https://www.youtube.com/watch?v=4gyKDCOwdC0

просканьте qr код ;)

Команда из Гонконга, стоящая за знаменитым роботом-гуманоидом Софией, запускает новый прототип Grace, ориентированный на рынок здравоохранения и предназначенный для взаимодействия с пожилыми людьми и людьми, изолированными из-за пандемии COVID-19.

Робот использует искусственный интеллект для диагностики пациента и может говорить на английском, китайском и кантонском диалекте, также может имитировать работу более чем 48 основных лицевых мышц, а манеры Grace успокаивают и немного напоминают персонажей аниме.

Производители ожидают, что гуманоидные роботы будут более доступны людям по мере увеличения объёмов производства, хотя на данный момент их цена сопоставима с автомобилями премиум класса.
🤖

https://www.channelnewsasia.com/news/asia/robot-covid-19-hong-kong-sophia-hnason-robotic-14978394?cid=cna_flip_070214